Exploring the benefits of delivering arts-based mindfulness groups and methods in school settings
Notice bibliographique
Résumé
Children and youth with significant mental health challenges often experience academic \nand social-emotional difficulties at school. Early intervention is linked to improved mental health \nand academic outcomes in school-aged youth. School boards across Ontario are adopting a \nuniversal mental health promotion model where group programming is delivered to full \nclassrooms as a way to enhance wellness in schools. For my advanced practicum, I implemented \nthe Holistic Arts-Based Program (HAP) within the Rainbow District School Board with support \nfrom various social workers, educators, and educational assistants. HAP is a group program that \nteaches youth mindfulness skills and concepts through arts-based and experiential methods. The \nHAP program is an enjoyable and engaging way to teach mindfulness to youth. My goal was to \nexplore the benefits of delivering arts-based mindfulness groups and methods in school settings. \nHAP proved to be an excellent program to implement in schools as a way of fostering student \nresilience, teaching coping skills, and building self-esteem, and self-awareness. Through artsbased and experiential methods, students can learn a variety of tools and strategies that will \nenhance their wellbeing. Delivering HAP in various schools allowed students to build \nconnections with peers and their teachers. HAP also promoted inclusion, diversity, empathy, and \nrespect for others. Art-based methods enabled students to express themselves and learn about one \nanother in a creative, meaningful, and interactive way. School administration should consider \nimplementing arts-based mindfulness groups in classrooms when selecting universal promotion \nprograms for their schools. Schools are the ideal place to deliver effective and strengths-based \ngroup work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».